## Diversity: Disease Preventive of Research Integrity

## Altitude Factors Affect Dengue Fever Cases in South Sulawesi: A Study Using Poisson Inverse Gaussian Regression Model
Faktor Ketinggian Mempengaruhi Kasus Demam Berdarah di Sulawesi Selatan: Sebuah Studi Menggunakan Model Regresi Poisson Inverse Gaussian
Adiatma* 1 , Amin Tohari 2 , Ali Faisal 1 , Syamsul Alam 3
1 Bagian Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar
2 Bagian Matematika, Universitas Nusantara PGRI, Kediri
3 Bagian Kesehatan Masyarakat, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar

## Abstract
Poisson  regression  is  used  to  model  enumeration  data  such  as  data  on  the  number  of  DHF  cases.  This  model  has  the assumption that is fulfilled is the average and the variance must have the same value or it is called the equidispersion. But this assumption is not fulfilled because the data on the number of dengue cases experienced violations of this assumption. The violation is that the average value is smaller than the variance value or it is called overdispersion. This results  in incorrect conclusions because the prediction standard error is underestimated. The way to prevent this is by  combining the Poisson distribution and discrete or continuous distribution, this combination is called Mixed Poisson Distribution. Researchers use one of the Mixed Poisson methods, namely Inverse Gaussian Poisson Regression (PIG) because the method is used when the data is overdispersed and the parameters are known or close form on the likelihood function. Based on the results of the study, it is known that the height of the area   is a factor that significantly influences DHF cases in South Sulawesi.

## Abstrak
Regresi poisson digunakan untuk memodelkan data yang bersifat cacahan seperti data jumlah kasus DBD. Model ini memiliki asumsi yang dipenuhi ialah rata-rata dan variansinya harus memiliki nilai yang sama besar atau disebut equidispersi. Tapi asumsi tersebut tidak terpenuhi karena data jumlah kasus DBD mengalami pelanggaran asumsi ini. Pelanggarannya ialah nilai rata-rata lebih kecil dari nilai variansi atau disebut overdispersi. Hal ini mengakibabkan kesimpulan yang diperoleh tidak benar karena pendugaan standar error mengalami underestimate. Cara untuk mencegahnya yaitu dengan menggabungkan antara distribusi  poisson  dan  distribusi  diskrit  atau  kontinu,  penggabungan  ini  dinamakan  Mixed  Poisson  Distribution.  Peneliti menggunakan metode salah satu dari Mixed Poisson yaitu Regresi Poisson Inverse Gaussian (PIG) karena metode digunakan apabila data tersebut mengalami overdispersi dan parameter diketahui atau close form pada fungsi likelihood. Berdasarkan hasil dari penelitian diketahui bahwa ketinggian wilayah   ialah faktor yang mempengaruhi kasus DBD di Sulawesi Selatan secara signifikan.
Graphical Abstract Keyword
altitude  factor;  dfh  case;  dengue  fever; poisson Inverse gaussian regression Artikel History Submited : 21 February 2021 In Reviewed : 23 February 2021 Accepted : 27 February 2021 Published : 28 February 2021 Correspondence
Address : BTN. Nuki Dwi Karya Permai
B4/14, Mangalli, Kab. Gowa Email     : adiatma.rasyid@uin-alauddin.ac.id

## PENDAHULUAN
Di wilayah tropis dan sub tropis terdapat salah satu penyakit yang sering ditemui di wilayah tersebut yaitu Demam Berdarah Dengue (DBD)  (Verma et al., 2014).  Benua  Asia  ialah  benua  yang  dimana  untuk setiap  tahun  terdapat  penderita  DBD  yang  sangat tinggi  (Jayarajah  et  al.,  2020).    Sejak  lima  dekade, Indonesia  merupakan  negara  dengan  kasus  DBD paling  tinggi  di seluruh  dunia (Harapan et al., 2019). Penyakit ini berasal dari virus yang bernama Dengue yang  berasal  dari  Genus  Flavivirus  dan  termasuk dalam  keluarga  Flavivirus.  Hal  yang  menyebabkan terkena  dari  penyakit  ialah  gigitan dari nyamuk yang terkena  infeksi  dari  virus  Dengue  yang  bernama nyamuk Aeges Aegypty (Barady et al., 2014).
Di  Sulawesi  Selatan  terdapat  2.114  kasus DBD  yang  dimana  19  orang  meninggal  pada  tahun 2018.  Kemudian  terdapat  kasus  terdapat  jumlah kasus sebanyak 683 orang, 10 orang meninggal serta terdapat 323 suspek dari tanggal 22 hingga 31 januari tahun  2019.  Wilayah  dengan  kasus  DBD  terbesar  di Sulawesi Selatan dengan jumlah kasus sebanyak 216 orang  dan  5  orang  meninggal  adalah  kabupaten pangkep  (Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan, 2018).
Regresi Poisson digunakan untuk memodelkan data yang bersifat cacahan seperti data jumlah kasus DBD.  Model  ini  memiliki  asumsi  yang  dipenuhi  ialah rata-rata  dan  variansinya  harus  memiliki  nilai  yang sama  besar  atau  disebut  equidispersi  (Harris  et  al., 2012).  Tapi  asumsi  tersebut  tidak  terpenuhi  karena data  jumlah  kasus  DBD  mengalami  pelanggaran asumsi  ini.  Pelanggarannya  ialah nilai rata-rata lebih kecil dari nilai variansi atau disebut overdispersi. Hal ini  mengakibabkan  kesimpulan  yang  diperoleh  tidak benar  karena  pendugaan  standar  error  mengalami underestimate.  Cara  untuk  mencegahnya  yaitu dengan menggabungkan antara distribusi poisson dan distribusi  diskrit  atau  kontinu,  penggabungan  ini dinamakan  Mixed  Poisson  Distribution.  Peneliti menggunakan  metode  dari  Mixed  Poisson  yaitu Regresi  Poisson  Inverse  Gaussian  (PIG)  karena metode  digunakan  apabila  data  tersebut  mengalami overdispersi dan parameter diketahui atau close form pada fungsi likelihood.
Beberapa  peneliti  telah  menggunakan  model ini  untuk  mengetahui  gambaran  terjadinya  penyakit. Nuraeni  (2018)  menggunakan  metode  ini  dalam penelitiannya  yang  berkaitan  dengan  kasus  di Sulawesi  Selatan  yaitu  kematian  bayi.  Sedangkan Herindrawati  (2017)  menggunakan  metode  ini  dalam penelitiannya tentang  kasus di Provinsi Jawa Tengah
yaitu  kasus  penyakit  HIV.  Adapun  Ramadhan  (2019) melakukan  pemodelan  ini  untuk  megetahui  jumlah penyakit kusta di Provinsi Sulawesi Tenggara. Namun belum  ada  penelitian  yang  menggunakan  pemodelan ini  untuk  membahas  penyakit  DBD  di  Sulawesi Selatan  secara  signifikan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengetahui faktor mempengaruhi kasus DBD di Sulawesi  Selatan  dengan  menggunakan  model Regresi Poisson Inverse Gaussian (PIG).

## METODE
Jenis  Penelitian  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  penelitian  terapan. Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  data  sekunder. Sumber  data  pada  penelitian  ini  berasal  dari  BPS (Badan Pusat Statistik) Provinsi Sulawesi Selatan.Data  yang  diambil    tahun  2018  yaitu  kasus DBD  dan  faktor  yang  mempengaruhinya.  Penelitian ini  dilaksanakan  mulai  pada  bulan  Maret  sampai Oktober 2020. Metode dari mixed poisson distribution ditentukan  berdasarkan    parameternya  adapun parameternya  ada  dua,  parameter  disperse  ( 𝜏 )  serta rata-rata  ( 𝜇 ).  Metode  tersebut  dinamakan  Distribusi Poisson
Inverse Gaussian. Adapun kedua parameternya yaitu sebagai berikut:
(     |𝜇) 𝜇 ( 𝜏 ) ( 𝜇𝜏    ) ( ) ( 𝜏 √ 𝜇𝜏    )
Adapun  rata  pada  distribusi  ialah  sebagai berikut:
( )    * ( |𝜇 )+    (𝜇 )
Adapun  varinansi  pada  distribusi    ialah sebagai berikut:

## ( )      * ( |𝜇 )+    *   ( |𝜇 )+    𝜇   𝜏𝜇
Model  dari  regresi  poisson  inverse  gaussian yaitu sebagai berikut:

## 𝜇
dengan  fungsi  kepadatan  peluang  ialah  sebagai berikut:
(     | )     { ⁄ ( ) ( 𝜏    ) ( ) ( )}
Dari  persamaan  tersebut  maka metode  yang digunakan  untuk  menaksiran  parameter 𝛽 pada regresi  PIG  yaitu  maximu  Likelihood,  distribusi  PIG dapat dilihat sebagai berikut:
(   𝜏)     ∏ ( | 𝜏)
(   𝜏)     ∏ { ⁄ ( ) ( 𝜇 𝜏    ) ( ) ( )}
Selanjutnya mengubah fungsi dari likelihood kebentuk  ln  (Logaritma  Natural)  yang  menghasilkan persamaan:
∑ 𝛽 (∑ ) ( )
𝜏   ∑ (
)   ( 𝛽    )   ∑ ( )
Pengujian secara Simultan digunakan dalam mengetahui  pengaruh  dari  semua  variabel  penjelas secara  serentak  terhadap  variabel  respon  dengan hipotesis. Uji G mengikuti distribusi yang bernama ch i-square    sehingga  uji  G dibandingkan  dengan  table chi-square dengan  derajat bebasnya  .  Sedangkan uji parsial  digunakan  dalam  mengetahui  pengaruh  dari setiap  variabel  penjelas  secara  satu  per  satu terhadap variabel respon dengan hipotesis.

## HASIL
Pada tabel 1  menunjukkan  statistika deskriktif yang  digunakan  untuk  melihat  karakteristik  untuk setiap variabel baik variabel respon maupun variabel penjelas.
Setelah  melihat  karakterisistik  dari  semua variabel, selanjutnya membuat model regresi poisson, adapun model yang terbentuk yaitu sebagai berikut:
ln(μ i ) = β 0 +β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 μ i = exp(β 0 +β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 ) μ i = exp ( 5,853 +0,0002036X 1 - 0,000161X 2 - 1.317X 3 -0,0107X 4 )
Untuk  mengetahui  hasil  dari  pendugaan parameter, digunakan software R-studio.
Berdasarkan  Tabel  2  dilihat  bahwa  semua variabel  penjelas  berpengaruh  secara  signfikan terhadap variabel respon hal ini dikarenakan nilai dari P-value  dari  semua  variabel  kurang  dari  nilai signifikan 0.05. selanjutnya kita mengecek overdispersi.
Setelah  model  regresi  poisson  terbentuk, selanjutnya  melakukan  uji  overdispersi.  Kasus  DBD dapat  dikatakan  overdispersi    apabila  perbandingan dari nilai devians dan derajatnya lebih dari satu. Hasil perbandingan  nilai  devians  dan  derajat  bebas  yaitu 34,61966.    Maka  model  tersebut  terjadi  overdispersi karna nilainya lebih besar dari satu. maka dilanjutkan model Regresi Poisson Inverse Gaussian
Dari masing-masing variabel yang diantaranya satu  variabel  respon  serta  empat  variabel  penjelas. Menghasilkan  tiga kombinasi  model yang konvergen. Adapun  ketiga  model  regresi  PIG  adalah  sebagai berikut:
μ i = exp(β 0 +β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 ) μ i = exp(β 0 +β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 4 X 4 ) μ i = exp(β 0 + β 2 X 2 + β 4 X 4 )
Ketiga model tersebut menghasilkan pendugaan  parameter  dari  ketiga  model  yang terbentuk.  Pada  tabel  3  menunjukkan  pendugaan parameter  dari  model  regresi  PIG.  Setelah  diperoleh nilai  pendugaan  pada  model  regresi  poisson  inverse Gaussian, selanjutnya adalah melakukan uji hipotesis secara simultan dan parsial.

## Tabel 1 Statistik Deskriptif
Variabel Minimum Maksimum Rata-rata Variansi 4,00 256,00 87,58 4155,55 41.00 8580,00 6457,08 29425,97 20,00 3469,00 1881,58 99165,63 0,0671 0,6380 0.2328 0.0180 0,0054 0.0166 0,0092375 0,00000867 Tabel 2 Nilai Pendugaan Parameter model regresi poisson
Parameter Estimasi Std. Error Z-value Pr (>|Z|) 𝛽 5,853 0,1113 52,570 *** 𝛽 0,0002036 0,00001199 16,980 *** 𝛽 -0,0001613 0,00002651 -6,084 *** 𝛽 -1.317 0,205 -6,419 *** 𝛽 -0,0107 1,020 -10,578 ***
Pada  Tabel  4  diketahui  bahwa  keputusannya tolak H_0. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai Statistik Uji  G  pada  setiap  model  melebihi  nilai  chi  square maupun dari nilai  Z-hit.  Berarti  minimal  terdapat  satu pengaruh  parameter    secara  signifikan  terhadap kasus  DBD.  Sedangkan  metode  untuk  pemilihan model  terbaik  yaitu  AIC.  Dari  hasil  diketahui  model terbaik adalah model ketiga ialah model yang memiliki AIC  terkecil  dengan  nilai  AIC  =  269,207    dengan variabel  X 2 ,X 4 .  Sehingga  model  ketiga  merupakan model terbaik.
Pada tabel 5 menunjukkan pendugaan parameter model  regresi  PIG.  Dari  hasil  tersebut  dapat  diketahui bahwa Ketinggian Wilayah ( ) memiliki nilai p-value = 0,0487.  Nilai  tersebut  dibawah  dari  nilai  signifikansi sehingga  menolak .  Jadi  Ketinggian Wilayah ( ) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap kasus DBD. Dan bentuk model PIG dari variabel penjelas yang  signifikan  terhadap  variabel  respon  yaitu  sebagai berikut:

## ( )
Berdasarkan model tersebut menunjukkan bahwa setiap bertambahnya satu orang di suatu kabupaten atau kota maka meningkat nilai harapan kasus DBD sebanyak exp(5,902)  =  365,7683  per  10000  penduduk  apabila variabel    yang  lain  tetap.  Pada  model  PIG  dapat  juga diinterprestasikan  bahwa  bertambahnya  satu  mdpl  pada ketinggian wilayah maka melipatgandakan rata-rata kasus DBD sebesar exp(-0,0004189) = 0,999581 kali dari rata- rata  variabel  respon  apabilz  variabel  yang  lain  tetap. Dengan kata lain penambahan satu mdpl pada ketinggian wilayah  maka  sebanding  dengan  terjadinya  penurunan
rata  rata  kasus  DBD  0,999581  kali dari  rata-rata semula apabila variabel lain dianggap tetap.

## PEMBAHASAN
Dari  hasil  analisis  penelitian  diperoleh  tiga model model Regresi Poisson Inverse Gaussian. Dari ketiga  model,  Model  tiga  adalah  model  dengan  AIC terkecil yaitu 265,1263 sehingga model ketiga adalah model  terbaik.  diketahui  bahwa  Ketinggian  Wilayah ( X 2 )  memiliki  nilai  p-value  =  0,0487.  Nilai  tersebut dibawah  dari  nilai  signifikansi  α=0,05    sehingga menolak  H 0 .  Jadi  Ketinggian  Wilayah  ( X 2 ) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  kasus  DBD. Dan  bentuk  model  PIG  dari  variabel  penjelas  yang signifikan  terhadap  variabel  respon  yaitu  sebagai berikut:
π=exp ⁡ (5,902-0,0004189 X 2 )
Berdasarkan  model  tersebut  menunjukkan bahwa  setiap  bertambahnya  satu  orang  di  suatu kabupaten  atau  kota  maka  meningkat  nilai  harapan kasus  DBD  sebanyak  exp(5,902)  =  365,7683  per 10000  penduduk  apabila  variabel    yang  lain  tetap.
Pada model PIG dapat juga diinterprestasikan bahwa bertambahnya  satu  mdpl  pada  ketinggian  wilayah maka  melipatgandakan  rata-rata kasus DBD  sebesar exp(-0,0004189)  =  0,999581  kali  dari  rata-rata variabel  respon  apabilz  variabel  yang  lain  tetap. Dengan  kata  lain  penambahan  satu  mdpl  pada ketinggian wilayah maka sebanding dengan terjadinya penurunan  rata  rata  kasus  DBD  0,999581  kali  dari rata-rata semula apabila variabel lain dianggap tetap. Dengan  kata  lain  semakin  bertambahnya  mdpl  pada

## Tabel 3
Pendugaan Parameter dari Model Regresi PIG
Variabel 𝛽 7,986 5,951 5,902 𝛽 -0,001528 -0,0001052 𝛽 -0,0006599 -0,0003544 -0,0004189 𝛽 4,495 𝛽 -0,0212 -0,9945 -0,7404 𝜏 1,705415 -0,2207 -0,09325 Tabel 4 Pengujian Secara Simultan & Pemilahan Model Terbaik
Variabel dari Model Statistik G V (   ) Keputusan AIC 2225,911 19 30,14 Tolak 2237,911 259,4123 20 31,41 Tolak 269,4123 261,207 21 32,67 Tolak 269,207
ketinggian  maka  kasus  DBD  di  Sulawesi  Selatan menurun sebesar 0,999581.
Selain  faktor curah hujan, kelembaban udara, kepadatan pemukiman, suhu udara,  serta kepadatan penduduk,  perkembangan  nyamuk  Aedes  sp. penyebab  DBD  berkaitan  erat  dengan  ketinggian tempat(Cheong  et  al.,  2014;  Siresena  &  Noorden, 2014)  .  Semakin  rendah  ketinggian  suatu  wilayah maka  potensi  terjadinya  kasus  DBD  juga  akan  kecil. Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  di  Iran  Tenggara yang  dilakukan  oleh  Nejati  et  al.  (2017)  yang mengatakan  bahwa  salah  satu  faktor  keberadaan vektor aedes sp., penyebab tingginya kasus penyakit cikungunya,  demam  kuning,  dan  demam  berdarah adalah faktor ketinggian di wilayah Iran. Selain itu Liu et  al.  (2018)  dalam  penelitiannya  di  China mengatakan  bahwa  rendahnya  ketinggian  di  suatu daerah  akan  mempengaruhi  kemampuan  bertahan vektor  aedes  dan  aktifitas  manusia  diluar  rumah, sehingga potensi untuk peningkatan kasus DBD juga semakin tinggi
Selain  faktor  ketinggian,  faktor  yang memperparah  keberadaan  vektor  penyebab  demam berdarah  adalah  faktor  kebersihan  lingkungan. Menurut  Kurniawati  et  al.  kondisi  lingkungan  akan menambah  tingginya  perkembangbiakan  nyamuk  di daerah dengan ketinggian yang rendah. Sebagaimana firman  Allah  dalam  surah  Al-Baqarah/  2:  11-12  yang terjemahnya:
“Dan  bila  dikatakan  kepada  mereka:  „jangan kamu  membuat  kerusakan  di  muka  bumi‟, mereka  menjawab:  „sesungguhnya  kami orang-  orang  yang  mengadakan  perbaikan. Ingatlah, sesungguhnya mereka itulah orang – orang  yang  membuat  kerusakan,  tetapi mereka tidak sadar‟”
Ayat di atas menjelaskan bahwa perusakan di bumi  yang  di  maksud  dalam  hal  ini  yakni  aktivitas yang  mengakibatkan  sesuatu  yang  memenuhi  nilai- nilainya  dan  atau  berfungsi  dengan  baik  serta bermanfaat  menjadi  kehilangan  sebagian  atau seluruh nilainya sehingga tidak atau berkurang fungsi dan  manfaatnya.  Kemudian  ayat  di  atas  juga
menggambarkan bahwa mereka  adalah orang–orang yang  benar–benar  perusak.  Pengrusakan  tersebut tentu  saja  banyak  dan  berulang-ulang  karena,  kalau tidak,  mereka  tentu  tidak  dinamai  perusak.  Hal  hal yang  di  maksud  kerusakan  di  sini  adalah  timbulnya penyakit  akibat  kelalaian  seperti  pembuangan sampah  yang  akan  mengganggu  kebersihan lingkungan yang pada akhirnya akan berdampak pada diri  mereka  dan  orang  lain.  Karena  telah  membuka peluang  bagi  nyamuk  untuk  berkembang  biak  dan nantinya berpotensi untuk terjadinya demam berdarah (Shihab, 2010; Lagu et al., 2017).
Permasalahan  lingkungan  dapat  menjadi unsur  bahaya  yang  sangat  penting  diperhatikan terhadap  masalah  estetika,  permasalahan  ini  dapat menjadi  penyumbang  terbesar  terhadap  persebaran penyakit  demam  berdarah  dan  penyakit  yang berhubungan  dengan  sanitasi  lingkungan  sehingga dianggap penting. Hal  ini dapat memberikan dampak yang cukup besar  bagi kesehatan dan kelangsungan hidup masyarakat (Susilawaty et al., 2018).

## KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  penelitian  ini  ialah faktor  yang  mempengaruhi  secara  signifikan  pada kasus  DBD  di  Sulawesi  Selatan  yaitu  Ketinggian Wilayah (X 2 ). Serta  pada  jumlah  kasus  DBD  di Sulawesi  Selatan  Tahun  2018    terbentuklah  model regresi  Poisson  Inverse  Gaussian  yaitu  sebagai berikut:
π=exp ⁡ (5,902-0,0004189 X 2 )
Penelitian  ini  memberikan  rekomendasi kepada  pemimpin  daerah  di  wilayah  ketinggian rendah  seperti  pesisir  agar  dapat  pengendalian tingginya  kasus  penyakit  DBD  baik  dalam  bentuk penyuluhan maupun peningkatan partisipasi masyarakat melalui pelestarian program pemberantasan  sarang  nyamuk.  Peneliti  selanjutnya diharapkan  untuk  mengembangkan  metode  dengan penambahan  efek  spesial  agar  mendapatkan  hasil yang  lebih  baik  seperti  serta  menambahkan  satu variabel  respon  pada  pemodelan  regresi  dan  hasil

## Tabel 5
Pendugaan parameter model regresi PIG pada kasus DBD
Parameter Taksiran Stand. Error P-value 𝛽 5,902 0,8955 6,590 𝛽 -0,0004189 0,0001996 -2,099 𝛽 -0,7404 0,6929 -1,069 𝜏 -0,09325 0,79739 -0,117
penelitian ini dijadikan sebagai evaluasi terkait faktor yang  mempengaruhi  kasus  DBD  sebagai  rujukan pemerintah dalam menangani kasus DBD di Sulawesi Selatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan. (2018). Laporan Riset Kesehatan Dasar .
Brady, O. J., Golding, N.,  Pigott, D. M., Kraemer, M.  U., Messina, J. P., Reiner Jr, R. C., ... & Hay, S. I. (2014).  Global  temperature  constraints  on Aedes  aegypti  and  Ae.  albopictus  persistence and competence for dengue virus transmission. Parasites & vectors , 7 (1), 1-17.
Cheong,  Y.  L.,  Leitão,  P.  J.,  &  Lakes,  T.  (2014).
Assessment of land use factors associated with dengue  cases  in  Malaysia  using  Boosted Regression  Trees. Spatial  and  spatio-temporal epidemiology , 10 , 75-84.
Harapan, H., Michie, A., Mudatsir, M., Sasmono, R. T., & Imrie,  A.  (2019).  Epidemiology  of  dengue hemorrhagic fever in Indonesia: analysis of five decades  data  from  the  National  Disease Surveillance. BMC research notes , 12 (1), 1-6.
Harris,  T.,  Yang,  Z.,  &  Hardin,  J.  W.  (2012).  Modeling underdispersed  count  data  with  generalized Poisson  regression. The  Stata  Journal , 12 (4), 736-747.
Herindrawati,  A.  Y.  (2017). Pemodelan  Regresi  Poisson Inverse  Gaussian  (Studi  Kasus:  Jumlah  Kasus Baru  HIV  Di  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun 2015) [Doctoral  dissertation,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember].
Jayarajah, U., Dissanayake, U., Abeysuriya, V., De Silva, P.  K.,  Jayawardena,  P.,  Kulatunga,  A.,  ...  & Seneviratne, S. L. (2020). Comparing the 2009 and  1997  World  Health  Organization  dengue case  classifications  in  a  large  cohort  of  South Asian  patients. The  Journal  of  Infection  in Developing Countries , 14 (07), 781-787.
Kurniawati, I., Susilawaty, A., Habibi, H., & Amansyah, M. Dengue  Fever  Case  Management  in  Maros
Regency, Indonesia. Diversity: Disease Preventive of Research Integrity , 1 (1), 8-14.
Lagu, A. M. H., Damayati, D. S., & Wardiman, M. (2017). Hubungan  jumlah  penghuni,  jumlah  tempat penampungan  air  dan  pelaksanaan  3M  plus dengan keberadaan jentik nyamuk Aedes sp di Kelurahan  Balleangin  Kecamatan  Balocci Kabupaten Pangkep. HIGIENE: Jurnal Kesehatan Lingkungan , 3 (1), 22-29.
Liu, K., Sun, J., Liu, X., Li, R., Wang, Y., Lu, L., … Liu, Q.
(2018). Spatiotemporal patterns and
determinants of dengue at county level in China from  2005–2017. International  Journal  of Infectious Diseases , 77 , 96–104.
Nejati,  J.,  Bueno-Marí,  R.,  Collantes,  F.,  Hanafi-Bojd,  A.
A.,  Vatandoost,  H.,  Charrahy,  Z.,  …  Sedaghat, M.  M.  (2017).  Potential  Risk  Areas  of  Aedes albopictus  in  South-Eastern  Iran:  A  Vector  of Dengue  Fever,  Zika,  and  Chikungunya.
Frontiers in Microbiology , 8 . doi:10.3389/fmicb.2017.01660
Nuraeni, N. (2018). Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Sulawesi  Selatan  Menggunakan  Regresi
Poisson Inverse Gaussian (Doctoral dissertation, Pascasarjana).
Ramadhan,  M.  N.  (2019). Pemodelan  Jumlah  Penyakit Kusta  Di  Provinsi  Sulawesi  Tenggara Menggunakan Metode Regresi Poisson Inverse Gaussian [Doctoral dissertation, Muhammadiyah University, Semarang].
Shihab,  M.  Q.  (2000). Tafsir  Al-Mishbah:  pesan,  kesan dan keserasian Al-Qur‟an . Lentera Hati.
Sirisena, P. D. N. N., & Noordeen, F. (2014). Evolution of dengue  in  Sri  Lanka—changes  in  the  virus, vector,  and  climate. International  Journal  of Infectious Diseases , 19 , 6-12.
Susilawaty,  A.,  Lagu,  A.  M.  H.,  Basri,  S.,  Maisari,  U.,  & Amansyah, M. (2018). Penilaian Risiko Sanitasi Lingkungan  di  Pulau  Balang  Lompo  Kelurahan Mattiro Sompe Kecamatan Liukang Tupabbiring Kabupaten  Pangkajene  dan  Kepulauan. Al- Sihah:
The Public Health Science
Journal , 10 (2).
Verma,  R.,  Sahu,  R.,  &  Holla,  V.  (2014).  Neurological manifestations  of  dengue  infection:  a review. Journal of the neurological sciences , 346 (1-2), 26-34 .